State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - รายงานประจำปีของ Deloitte
การนำทางด่วน
แท็ก
แชร์สไลด์
State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge - รายงานประจำปีของ Deloitte
มุมมองรายละเอียดของแต่ละหน้าสไลด์ รวมถึงlayout เนื้อหาหลักและองค์ประกอบภาพ
สไลด์เปิดตัวรายงานประจำปี State of AI in the Enterprise ของ Deloitte ฉบับเดือนมกราคม 2026 พร้อมคำบรรยายใต้ภาพว่า 'The untapped edge'
สไลด์ชื่อเรื่องแบบเต็มความกว้าง โดยมีโลโก้ Deloitte อยู่ด้านบนซ้าย ข้อความชื่อเรื่องอยู่ด้านล่างซ้าย และกราฟิกทรงกลม 3 มิติแบบ Abstract สีสันสดใสขนาดใหญ่อยู่ทางด้านขวา
สารบัญที่มีโครงสร้างแสดงรายการส่วนหลักทั้งหมด: บทนำ (3), ภาพรวม (4), ข้อค้นพบหลัก (8), การใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ AI (30), กิตติกรรมประกาศ (36), ระเบียบวิธีวิจัย (40)
layout สองคอลัมน์พร้อมชื่อส่วนและหมายเลขหน้า เส้นขอบลายเพชรประดับ กราฟิกคลื่นสีสันสดใสที่ด้านล่าง
กำหนดเวทีสำหรับรายงานที่กล่าวถึงว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการทำงานและธุรกิจอย่างไร โดยเน้นย้ำถึงช่องว่างระหว่างการทดลองและการเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างแท้จริง เน้น sovereign AI, agentic AI และ physical AI เป็นเทรนด์สำคัญที่กำลังปรับเปลี่ยนอนาคต
text layout สามคอลัมน์พร้อมส่วนหัวของส่วน กราฟิก Abstract สีม่วงหมุนวนประดับที่ด้านบนขวา
สรุปข้อค้นพบหลัก: AI กำลังเปลี่ยนจากการนำร่องไปสู่การขยายขนาดองค์กร โดยมีการขยายการเข้าถึงของพนักงาน 50%; 34% ของบริษัทกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งด้วย AI; 30% กำลังออกแบบกระบวนการหลักใหม่; 37% ใช้ AI ในระดับผิวเผินเท่านั้น
คอลัมน์ด้านซ้ายพร้อมข้อความภาพรวม คอลัมน์ตรงกลางและด้านขวาพร้อมส่วนข้อค้นพบที่ไฮไลต์สองส่วนในส่วนหัวสีเขียว
84% ของบริษัทยังไม่ได้ออกแบบงานใหม่โดยอิงตามความสามารถของ AI; 77% กล่าวว่าสถานที่ตั้งของการพัฒนา AI เป็นปัจจัยสำคัญในการเลือกเทคโนโลยีใหม่ เน้นย้ำถึงช่องว่างระหว่างการมุ่งเน้นความคล่องแคล่วของ AI และการออกแบบงานใหม่ที่แท้จริง
finding layout สองคอลัมน์พร้อมสถิติ 77% ขนาดใหญ่ที่ด้านล่าง ภาพถ่ายมืออาชีพที่ทำงานกับเทคโนโลยีทางด้านขวา
74% ของบริษัทวางแผนที่จะปรับใช้ agentic AI ภายในสองปี แต่มีเพียง 21% เท่านั้นที่มีการกำกับดูแลที่เป็นผู้ใหญ่ Physical AI ถูกใช้โดย 58% ของบริษัท โดยคาดว่าจะสูงถึง 80% ภายในสองปี การผลิต โลจิสติกส์ และการป้องกันประเทศเป็นผู้นำในการนำไปใช้
layout สองคอลัมน์พร้อมข้อค้นพบ สถิติ 74% ขนาดใหญ่ที่ด้านล่าง ภาพถ่ายคนงานอุตสาหกรรมพร้อมแล็ปท็อปทางด้านขวา
42% ของบริษัทเชื่อว่ากลยุทธ์ของตนมีความพร้อมอย่างมากสำหรับการนำ AI ไปใช้ รายงานสำรวจผู้ตอบแบบสอบถาม 3,235 คนตั้งแต่ระดับผู้อำนวยการจนถึง C-suite ในหกอุตสาหกรรมและ 24 ประเทศ (สิงหาคม-กันยายน 2025) เสริมด้วยการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 15 คน
layout สองคอลัมน์พร้อมข้อความ finding ด้านซ้ายและ 42% callout คอลัมน์ด้านขวาพร้อมกล่อง 'เกี่ยวกับรายงาน' และรายละเอียดระเบียบวิธีวิจัย ภาพถ่ายมืออาชีพตรงกลาง
การเข้าถึง AI ของพนักงานขยายตัว 50% ในหนึ่งปี (จากต่ำกว่า 40% เป็นประมาณ 60%) มีเพียง 25% เท่านั้นที่ย้ายการทดลอง AI 40%+ ไปสู่การผลิตจนถึงปัจจุบัน แต่ 54% คาดว่าจะถึงระดับนั้นภายใน 3-6 เดือน
layout สามคอลัมน์พร้อมบทนำส่วนด้านซ้าย ข้อความการเร่งความเร็วของขนาดตรงกลาง และแผนภูมิวงกลม Figure 1 ด้านขวาแสดงเปอร์เซ็นต์การปรับใช้ในการผลิต
อธิบายว่าเหตุใดการนำร่องจึงไม่สามารถเข้าสู่การผลิตได้: ความไม่ตรงกันพื้นฐานระหว่างข้อกำหนดในการนำร่องและการผลิต เตือนถึง 'ความเหนื่อยล้าในการนำร่อง' และวงจรอุบาทว์ของการให้ทุนแก่การนำร่องใหม่โดยไม่มีการตระหนักถึงคุณค่าที่ชัดเจน
text layout สามคอลัมน์พร้อม quote callout สีเขียวขนาดใหญ่ที่ด้านล่างเกี่ยวกับกลยุทธ์ AI ที่สอดคล้องกัน
25% ของผู้นำรายงานผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของ AI (เพิ่มขึ้นจาก 12% เมื่อปีที่แล้ว) 84% เพิ่มการลงทุนใน AI Figure 2 แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับในปัจจุบันเมื่อเทียบกับที่หวังว่าจะได้รับในด้านประสิทธิภาพ การตัดสินใจ ต้นทุน ความสัมพันธ์กับลูกค้า ผลิตภัณฑ์/นวัตกรรม และรายได้
คอลัมน์ด้านซ้ายพร้อมสถิติการเปลี่ยนแปลง คอลัมน์ตรงกลาง-ขวาพร้อมแผนภูมิแท่ง Figure 2 เปรียบเทียบ 'สิ่งที่ได้รับในปัจจุบัน' กับ 'สิ่งที่หวังว่าจะได้รับ' ในหกหมวดหมู่ประโยชน์
34% มุ่งเน้นการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์/กระบวนการ/รูปแบบธุรกิจในเชิงลึก; 30% ออกแบบกระบวนการหลักใหม่; 37% ใช้งานในระดับผิวเผิน มีกรณีศึกษาของบริษัทเหมืองแร่ที่นำ AI มาใช้เพื่อสร้างความเปลี่ยนแปลงในตลาด
เลย์เอาต์สามคอลัมน์พร้อมข้อความ, คำคมจากกรณีศึกษา และแผนภูมิวงกลม Figure 3 ที่แสดงรายละเอียดแนวทางปัจจุบัน
36% ของบริษัทคาดว่าอย่างน้อย 10% ของงานจะถูกทำให้เป็นอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ภายในหนึ่งปี; 82% คาดการณ์สิ่งนี้ภายในสามปี งานระดับเริ่มต้นได้รับผลกระทบมากที่สุด ความกังวลเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพจากผู้นำในการสัมภาษณ์เชิงคุณภาพ
เลย์เอาต์สองคอลัมน์พร้อมข้อความด้านซ้ายเกี่ยวกับความคล่องแคล่วและความคาดหวังด้านระบบอัตโนมัติ, รูปภาพด้านขวาของมืออาชีพที่ทำงานร่วมกัน, สถิติ 36% ขนาดใหญ่ที่ด้านล่าง
84% ของบริษัทไม่ได้ออกแบบงานใหม่โดยอิงตามความสามารถของ AI AI ต้องการการคิดใหม่เกี่ยวกับรูปแบบการดำเนินงานโดยพื้นฐาน 53% พิจารณารูปแบบ pod-based หรือแบบไม่เป็นลำดับชั้น แต่มีเพียง 16% เท่านั้นที่นำไปใช้ในวงกว้าง
เลย์เอาต์ข้อความสองคอลัมน์พร้อมสถิติ 84% ที่โดดเด่นทางด้านขวา, กราฟิกคลื่นสีรุ้งหลากสีที่ด้านล่าง
ทักษะของพนักงานที่ไม่เพียงพอถูกมองว่าเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุด Figure 4 แสดงการปรับกลยุทธ์ด้านบุคลากร: 53% ให้ความรู้แก่พนักงาน, 48% เพิ่มทักษะ/ฝึกทักษะใหม่, 36% ประเมินความต้องการด้านบุคลากร, 33% ออกแบบเส้นทางอาชีพใหม่ โดยมีเปอร์เซ็นต์ที่น้อยกว่าสำหรับกลยุทธ์อื่นๆ
เลย์เอาต์ข้อความสามคอลัมน์พร้อมแผนภูมิฟอง Figure 4 ที่แสดงการปรับกลยุทธ์ด้านบุคลากรเก้าแบบพร้อมป้ายกำกับเปอร์เซ็นต์
83% มองว่า sovereign AI มีความสำคัญอย่างน้อยปานกลางต่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์; 43% ให้คะแนนว่าสำคัญมาก/สำคัญอย่างยิ่ง 66% แสดงความกังวลเกี่ยวกับการพึ่งพาเทคโนโลยี AI ที่เป็นเจ้าของโดยต่างชาติ การพิจารณาเรื่อง Data residency และ compute เป็นประเด็นในห้องประชุม
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมคำจำกัดความของ sovereign AI, แผนภูมิแท่งซ้อน Figure 5 ตรงกลางเกี่ยวกับความสำคัญของ Data residency, แผนภูมิแท่งซ้อน Figure 6 ด้านขวาเกี่ยวกับความกังวลเกี่ยวกับ AI ต่างชาติ
77% ของบริษัทพิจารณาประเทศต้นกำเนิดของโซลูชัน AI ในการคัดเลือกผู้ขาย 58% สร้าง AI stack โดยหลักกับผู้ขายในประเทศ ความแตกต่างตามภูมิภาค: 11% ในทวีปอเมริกา เทียบกับ 32% ใน EMEA ที่พึ่งพาโซลูชันจากต่างประเทศ
เลย์เอาต์ข้อความสามคอลัมน์ พร้อมสถิติ 77% ขนาดใหญ่ทางด้านขวา กราฟิกคลื่นสีรุ้งที่ด้านล่าง
23% ของบริษัทที่ใช้ agentic AI ในปัจจุบันอย่างน้อยปานกลาง คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 74% ภายในสองปี รูปที่ 7 แสดงการเปรียบเทียบแผนภูมิแท่งซ้อนของการใช้งาน agentic AI ในปัจจุบัน เทียบกับในอีกสองปีข้างหน้าในระดับการใช้งานต่างๆ
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายอธิบายวิวัฒนาการของ agentic AI รูปที่ 7 ด้านขวา พร้อมแผนภูมิแท่งซ้อนสองชุด เปรียบเทียบระดับการใช้งานในปัจจุบันและอนาคต
85% ของบริษัทคาดว่าจะปรับแต่ง agents ตัวอย่างสี่อุตสาหกรรม: บริการทางการเงิน (การดำเนินการหลังการประชุม), สายการบิน (การจองเที่ยวบินใหม่ให้ลูกค้า), ผู้ผลิต (การพัฒนาผลิตภัณฑ์), ภาครัฐ (การขาดแคลนแรงงาน)
เลย์เอาต์กรณีการใช้งานสี่คอลัมน์ พร้อมส่วนหัวไอคอนสำหรับตัวอย่างแต่ละอุตสาหกรรม สถิติ 85% ขนาดใหญ่อยู่ด้านล่าง
AI agents จะไม่กำจัดคุณค่าของมนุษย์ แต่จะเพิ่มความต้องการจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์ เช่น ความสามารถในการปรับตัวและการตัดสินใจ คำคมจากรองประธานบริษัทโทรคมนาคม: พนักงานกลายเป็นตัวคูณกำลัง ไม่ใช่ถูกแทนที่
เลย์เอาต์ข้อความสองคอลัมน์ พร้อมคำคมสีเขียวขนาดใหญ่อยู่ด้านล่าง เกี่ยวกับการให้ 'ตัวคูณกำลัง' แก่พนักงาน การออกแบบนามธรรมสีสันสดใสทางด้านขวา
มีเพียง 21% ของบริษัทที่มีการกำกับดูแลที่เป็นผู้ใหญ่สำหรับ autonomous agents จำเป็นต้องมีขอบเขตความเป็นอิสระที่ชัดเจน การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ เส้นทางการตรวจสอบ แนะนำให้ใช้วิธีการแบบค่อยเป็นค่อยไป: เริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานที่มีความเสี่ยงต่ำกว่า
เลย์เอาต์ข้อความสามคอลัมน์ พร้อมสถิติ 21% ในกล่องสีเขียวที่ด้านล่างขวา การตกแต่งด้วยคลื่นสีสันสดใส
ความเป็นส่วนตัว/ความปลอดภัยของข้อมูลเป็นข้อกังวลด้านความเสี่ยงอันดับต้น ๆ ที่ 73% รูปที่ 8 แสดงลำดับชั้นความเสี่ยง: การปฏิบัติตามกฎหมาย/IP (50%), ขีดความสามารถด้านการกำกับดูแล (46%), คุณภาพของโมเดล (46%), ผลกระทบต่อพนักงาน (30%) การกำกับดูแลช่วยให้สามารถปรับขนาดได้ ไม่ใช่แค่การปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น
ข้อความสามคอลัมน์พร้อมแผนภูมิฟองสบู่ Figure 8 แสดงความเสี่ยงของ AI ตามระดับความกังวลทางด้านขวา
58% ของบริษัทที่ใช้ Physical AI ในปัจจุบัน (อย่างน้อยก็มีการใช้งานที่จำกัด); คาดว่าจะสูงถึง 80% ภายในสองปี Physical AI รวมถึงหุ่นยนต์, เซ็นเซอร์, machine learning และระบบควบคุม
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมคำจำกัดความของ Physical AI และข้อมูลการนำไปใช้ ด้านขวาเป็น Figure 9 แสดงแผนภูมิโดนัทสองวง (58% ในปัจจุบัน, 80% ในสองปี)
เอเชียแปซิฟิกเป็นผู้นำในการนำ Physical AI ไปใช้ (71% ในปัจจุบัน, 90% ใน 2 ปี) เทียบกับอเมริกา (56%/77%) และ EMEA (56%/81%) ต้นทุนที่สูงขึ้น, วงจรการพัฒนาที่ยาวนานขึ้น และกฎระเบียบด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดมากขึ้น ทำให้ Physical AI ช้ากว่า Agentic AI
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมการวิเคราะห์ระดับภูมิภาค ด้านขวาเป็น Figure 10 พร้อมแผนที่โลกแสดงแผนภูมิโดนัทเป็นคู่สามภูมิภาค
แอปพลิเคชันชั้นนำในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม: ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้า, หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันในสายการประกอบ, โดรนตรวจสอบ, แขนหยิบจับแบบหุ่นยนต์, รถยกอัตโนมัติ การผลิต, โลจิสติกส์ และการป้องกันประเทศเป็นภาคส่วนหลัก
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมคำอธิบายกรณีการใช้งาน ตรงกลางเป็นภาพถ่ายของหุ่นยนต์ในคลังสินค้า พื้นที่ด้านขวาพร้อมการตกแต่งด้วยคลื่นหลากสี
Figure 11 แสดงพื้นที่ที่คาดว่าจะได้รับผลกระทบ: ระบบรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ/การตรวจสอบอัจฉริยะ (21%), หุ่นยนต์ทำงานร่วมกัน (20%), digital twins (19%), IoT-driven retail (16%), autonomous logistics (13%), smart materials (7%)
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมการวิเคราะห์ ด้านขวาเป็น Figure 11 แผนภูมิโดนัทที่มี Physical AI หกประเภทและป้ายกำกับไอคอน
ตัวอย่างอุตสาหกรรมร้านอาหาร: computer vision สำหรับการติดตามอาหารตั้งแต่การสั่งซื้อจนถึงการจัดส่ง บริษัทต้องรับประกันความปลอดภัย, การทำงานร่วมกัน, ความยืดหยุ่น สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่ซับซ้อนซึ่งต้องได้รับการอนุมัติด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะของอุตสาหกรรม
ข้อความสองคอลัมน์พร้อมภาพถ่ายการผลิต/การตรวจสอบที่กึ่งกลางด้านบน การตกแต่งด้วยคลื่นหลากสีทางด้านขวา
ต้นทุนเป็นอุปสรรคสำคัญในการติดตั้ง Physical AI ต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของรวมถึงการปรับปรุงโรงงาน, อุปกรณ์, การบูรณาการ, การบำรุงรักษา, อะไหล่ และการหยุดทำงานที่อาจเกิดขึ้น ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าอาจมีค่าใช้จ่ายหลายล้านในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เทียบกับซอฟต์แวร์ AI ที่มีค่าใช้จ่ายหลายแสน
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายเกี่ยวกับข้อควรพิจารณาด้านต้นทุน ตรงกลางเป็นภาพถ่ายของมืออาชีพในโรงงาน พื้นหลังไล่ระดับสีไหลไปทางด้านขวา
Figure 12 แสดงความพร้อมในห้ามิติ: โครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี (43% เตรียมพร้อมอย่างมาก, ลดลง 4pp), กลยุทธ์ (42%, เพิ่มขึ้น 3pp), การจัดการข้อมูล (40%, ลดลง 3pp), ความเสี่ยงและการกำกับดูแล (30%, เพิ่มขึ้น 6pp), บุคลากร (20%, ลดลง 2pp)
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมการวิเคราะห์ ด้านขวาเป็น Figure 12 พร้อมแผนภูมิแท่งซ้อนกันห้าแท่งแสดงระดับความพร้อมในแต่ละมิติ
การรับรู้ถึงความพร้อมระดับสูงลดลงสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน, การจัดการข้อมูล และบุคลากร คำพูดจากหัวหน้าฝ่าย AI ของธนาคารยุโรป: องค์กรเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตของ AI แบบดั้งเดิม แต่ 80-90% ของกรณีการใช้งานใหม่คือ generative AI ที่ต้องใช้ความสามารถใหม่
รูปแบบข้อความสองคอลัมน์พร้อมกล่องคำพูดสีเขียวขนาดใหญ่ที่ด้านล่างเกี่ยวกับ GenAI ที่ต้องการความสามารถใหม่
ข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์แรกจากหกข้อ เน้นที่การเปิดใช้งานมากกว่าการเข้าถึง: สนับสนุนให้พนักงานทดลอง แบ่งปันความสำเร็จ และเป็นแชมป์ ออกแบบสำหรับการติดตั้งตั้งแต่เริ่มต้น การฝึกอบรมเฉพาะบทบาทและการสนับสนุนจากผู้บริหารเปลี่ยนพฤติกรรม
ส่วนหัวพร้อมไอคอน รูปแบบข้อความสามคอลัมน์พร้อมคำแนะนำเชิงกลยุทธ์ การตกแต่งด้วยคลื่นหลากสีที่ด้านล่างซ้าย
ออกแบบงานใหม่โดยมี AI เป็นศูนย์กลางเพื่อรวมจุดแข็งของมนุษย์เข้ากับขีดความสามารถของ AI บทบาทใหม่ๆ กำลังเกิดขึ้น: ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการ AI, ผู้เชี่ยวชาญด้านปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI องค์กรควรลดโครงสร้างให้แบนราบลงเมื่อ AI ดูดซับการดำเนินการตามขั้นตอนปกติ
รูปแบบข้อความสองคอลัมน์พร้อมไอคอนรูปคนสีเขียวและส่วนหัวของส่วน ตกแต่งแบบนามธรรมทางด้านขวา
การกำกับดูแลช่วยให้สามารถขยายขนาดได้ ไม่ใช่แค่การปฏิบัติตามข้อกำหนดเท่านั้น ผู้บริหารระดับสูงต้องกำหนดรูปแบบการกำกับดูแล AI อย่างแข็งขัน บูรณาการเข้ากับโครงสร้างความเสี่ยงที่มีอยู่ ทีมงานข้ามสายงาน (เทคโนโลยี กฎหมาย การปฏิบัติตามข้อกำหนด ธุรกิจ) ควรร่างกรอบการทำงานตั้งแต่เนิ่นๆ
รูปแบบข้อความสามคอลัมน์พร้อมไอคอนรูปโล่/เครื่องหมายถูกสีเขียว ตกแต่งด้วยคลื่นสีสันสดใสที่ด้านล่างซ้าย
องค์กรต่างๆ ต้องจัดการกับการควบคุมข้อมูล ความโปร่งใสของแบบจำลอง การปฏิบัติตามข้อกำหนด และข้อกำหนดด้านโลคัลไลเซชัน ประเมินความต้องการด้าน Data Residency กำหนดการโฮสต์ในประเทศที่บังคับใช้ กำหนดนโยบายข้ามพรมแดน การมีส่วนร่วมเชิงรุกสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์
รูปแบบข้อความสามคอลัมน์พร้อมไอคอนลูกศรชี้ทิศทางสีส้ม/ปะการัง เลย์เอาต์ระดับมืออาชีพที่สะอาดตา
สถาปัตยกรรมเดิมไม่สามารถขับเคลื่อน AI อัตโนมัติแบบเรียลไทม์ได้ สร้าง 'แกนหลัก AI ที่มีชีวิต': ระบบเรียลไทม์ทั่วทั้งองค์กรที่ปรับตัวแบบไดนามิก เปิดใช้งานแพลตฟอร์มแบบโมดูลาร์ Cloud-Native ด้วยกลยุทธ์ข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว โครงสร้างพื้นฐานกำหนดความเร็วขององค์กร
คอลัมน์ข้อความด้านซ้ายพร้อมคำแนะนำด้านโครงสร้างพื้นฐาน รูปภาพด้านขวาของโรงงานอุตสาหกรรมขั้นสูงพร้อมภาพซ้อนทับ AI/ข้อมูล
การปรับเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์คือตัวทำนายที่แข็งแกร่งที่สุดของการได้รับผลตอบแทนที่สูงเกินจริง ลงทุนในการปรับรูปแบบการดำเนินงานและการสร้างกระแสรายได้ใหม่ๆ Autonomous AI เร่งการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมที่ใช้ความรู้เข้มข้น สร้างสมดุลระหว่างการเปลี่ยนแปลงที่กล้าหาญและความต่อเนื่องในการดำเนินงาน
รูปแบบข้อความสามคอลัมน์พร้อมไอคอนรูปจรวด/การเปิดตัวสีเขียว ตกแต่งแบบนามธรรมทางด้านขวา
ระบุชื่อผู้เขียนหลักสี่ท่าน: Jim Rowan (US Head of AI, Deloitte Consulting), Beena Ammanath (Executive Director, Global Deloitte AI Institute), Nitin Mittal (Principal, Global AI Leader), Costi Perricos (Global GenAI Business Leader) พร้อมด้วยผู้ร่วมให้ข้อมูลจากเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญระดับโลก
เลย์เอาต์สองคอลัมน์ โดยมีภาพถ่ายและตำแหน่งของผู้เขียนทางด้านซ้าย และรายชื่อผู้ร่วมให้ข้อมูลทางด้านขวา พร้อมแถบคลื่นสีสันสดใสที่ด้านล่าง
ให้เครดิตทีมงานด้านเทคโนโลยีและการวิจัย (Vivek Kulkarni, Lisa Hohener, Caroline Ritter) และรายชื่อผู้ร่วมให้ข้อมูลเพิ่มเติมจำนวนมากที่ทำให้รายงานนี้เกิดขึ้น
เลย์เอาต์สองคอลัมน์ โดยมีภาพถ่ายของทีมวิจัยทางด้านซ้าย และรายชื่อผู้ร่วมให้ข้อมูลทางด้านขวา พร้อมภาพคลื่นตกแต่งที่ด้านล่าง
แสดงรายชื่อผู้นำ 24 ท่านของ Global Deloitte AI Institute ตามประเทศ/ภูมิภาค พร้อมภาพถ่าย โดยครอบคลุมแอฟริกา อเมริกา เอเชียแปซิฟิก ยุโรป และตะวันออกกลาง
เลย์เอาต์แบบตาราง โดยมีภาพถ่าย 24 ภาพ จัดเรียงเป็นแถว แต่ละภาพมีชื่อ ประเทศ/ภูมิภาค และอีเมลติดต่อ
อธิบายพันธกิจของ Deloitte AI Institute ในการส่งเสริมความร่วมมือระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรใน 'ยุคแห่งการอยู่ร่วมกัน' เชิญชวนผู้อ่านสำรวจแหล่งข้อมูล AI, พอดแคสต์, จดหมายข่าว และกิจกรรมต่างๆ
เลย์เอาต์ข้อความสองคอลัมน์ พร้อมปุ่ม CTA สีเขียว 'Let's explore the future of AI together' และภาพตกแต่งคลื่นสีรุ้งสดใส
สำรวจความคิดเห็นของผู้นำ 3,235 คนจาก 24 ประเทศ (สิงหาคม-กันยายน 2025) แบ่งเป็นผู้นำด้าน IT และธุรกิจอย่างละครึ่ง (50/50) ประเทศต่างๆ ได้แก่ สหรัฐอเมริกา (n=1,200), แคนาดา (175), บราซิล (115), สหราชอาณาจักร (220), เยอรมนี (170), ฝรั่งเศส (150), อินเดีย (200), ออสเตรเลีย (100) และอื่นๆ อีกมากมาย มีอ้างอิงท้ายบทหกรายการ
เลย์เอาต์สองคอลัมน์ โดยมีรายละเอียดวิธีการวิจัยทางด้านซ้าย และเชิงอรรถ/อ้างอิงทางด้านขวา พร้อมภาพคลื่นตกแต่งที่ด้านล่าง
ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบทางกฎหมายและประกาศลิขสิทธิ์มาตรฐานของ Deloitte Deloitte หมายถึงบริษัทสมาชิกของ Deloitte Touche Tohmatsu Limited ลิขสิทธิ์ปี 2025
ข้อความทางกฎหมายเต็มหน้าพร้อมโลโก้ Deloitte, การออกแบบที่เรียบง่าย
คำถามทั่วไปเกี่ยวกับสไลด์นี้และเนื้อหาการนำเสนอพื้นฐาน
รายงานนี้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากการสำรวจผู้นำธุรกิจและ IT ทั่วโลก 3,235 คนใน 24 ประเทศและ 6 อุตสาหกรรม โดยตรวจสอบว่าองค์กรต่างๆ นำ AI ไปใช้และขยายขนาดอย่างไร ครอบคลุม 6 หัวข้อหลัก: การขยายการเข้าถึงของพนักงาน, ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง AI, AI Fluency และการออกแบบงานใหม่, Sovereign AI, Agentic AI และ Physical AI โดยนำเสนอกลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อความสำเร็จด้าน AI ขององค์กร
ผลการวิจัยที่สำคัญ ได้แก่ การเข้าถึง AI ของพนักงานเพิ่มขึ้น 50% ในหนึ่งปี มีเพียง 25% เท่านั้นที่ย้ายการทดลอง AI 40%+ ไปสู่การผลิต 34% กำลังดำเนินการเปลี่ยนแปลงธุรกิจอย่างลึกซึ้งด้วย AI 74% วางแผนที่จะปรับใช้ Agentic AI ภายในสองปี 58% ใช้งาน Physical AI แล้ว และ 77% ของบริษัทพิจารณาแหล่งที่มาของโซลูชัน AI ในการตัดสินใจเลือกผู้ขายเนื่องจากข้อกังวลเกี่ยวกับ Sovereign AI
Template นี้เหมาะสำหรับผู้บริหารระดับ C-suite, ผู้นำกลยุทธ์ AI, CIOs/CTOs, ที่ปรึกษาทางธุรกิจ และผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านเทคโนโลยีขององค์กรที่ต้องการนำเสนอข้อมูลการนำ AI ไปใช้ เปรียบเทียบองค์กรของตนกับองค์กรอื่นๆ ทั่วโลก หรือสร้างกรณีทางธุรกิจสำหรับการลงทุนด้าน AI และโครงการริเริ่มการเปลี่ยนแปลง
Agentic AI หมายถึงระบบ AI อัตโนมัติที่สามารถกำหนดเป้าหมาย ใช้เหตุผลผ่านงานหลายขั้นตอน ใช้เครื่องมือ และประสานงานกับผู้คนหรือ Agent อื่นๆ รายงานแสดงให้เห็นว่า 74% ของบริษัทวางแผนที่จะปรับใช้ภายในสองปี แต่มีเพียง 21% เท่านั้นที่มีรูปแบบการกำกับดูแลที่เป็นผู้ใหญ่ ซึ่งเน้นย้ำถึงความเร่งด่วนในการกำหนดขอบเขตที่ชัดเจนสำหรับพฤติกรรมของ Agent อัตโนมัติ
Sovereign AI เกี่ยวข้องกับความเป็นอิสระเชิงกลยุทธ์ในความสามารถด้าน AI 83% ของบริษัทมองว่ามีความสำคัญอย่างน้อยปานกลางต่อการวางแผนเชิงกลยุทธ์ 77% พิจารณาประเทศต้นกำเนิดของโซลูชันในการตัดสินใจเลือกผู้ขาย และ 66% แสดงความกังวลเกี่ยวกับการพึ่งพาเทคโนโลยี AI ที่เป็นเจ้าของโดยต่างชาติ แนวโน้มนี้กำลังปรับเปลี่ยนวิธีการสร้างและปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ขององค์กร
การนำเสนอมี 41 สไลด์พร้อมตัวเลขที่แสดงข้อมูล 12 รายการ รวมถึงแผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่งแบบ Stacked แผนภูมิแท่งแบบ Paired แผนภูมิ Bubble แผนที่โลกพร้อมข้อมูลระดับภูมิภาค และคำอธิบายทางสถิติขนาดใหญ่ การแสดงข้อมูลด้วยภาพแต่ละรายการได้รับการออกแบบอย่างมืออาชีพด้วยโทนสีเขียว Teal และสีน้ำเงินอันเป็นเอกลักษณ์ของ Deloitte
รายงานสรุป 6 ขอบเขตที่ต้องให้ความสำคัญ: (1) ลดช่องว่างระหว่างการเข้าถึงและการเปิดใช้งาน AI (2) ปลดล็อกความได้เปรียบของมนุษย์โดยการออกแบบงานใหม่รอบ AI (3) สร้างการกำกับดูแลก่อนที่จะขยายขนาด (4) ตอบสนองข้อกำหนด Sovereign AI (5) สร้างเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีชีวิต และ (6) แสวงหาการปรับปรุงเชิงกลยุทธ์มากกว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นทีละน้อย
ได้ สไลด์มีให้ในรูปแบบ PPTX เพื่อการปรับแต่งอย่างเต็มที่ คุณสามารถปรับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ อัปเดตสถิติด้วยข้อมูลขององค์กรของคุณเอง ใช้กรอบงานเชิงกลยุทธ์เป็นจุดเริ่มต้น และใช้ประโยชน์จากสุนทรียภาพการออกแบบของ Deloitte ระดับมืออาชีพสำหรับการนำเสนอระดับผู้บริหาร
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
อ้างอิงการออกแบบมืออาชีพ เลือกสไตล์ของคุณ และสร้างสไลด์ด้วยการแสดงผลข้อความที่สมบูรณ์แบบ ขับเคลื่อนโดย Nano Banana—เริ่มสร้างการนำเสนอของคุณตอนนี้
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.